Bonsoir à tous 👋 On parle souvent d’IA dans le développement, mais rarement de son application concrète aux tests d’API dans les architectures d’entreprise. Dans cette vidéo, je te montre comment utiliser un modèle IA local pour comprendre les flux, générer automatiquement des trames JSON (cas valides et tests négatifs) à partir d’un fichier Swagger — tout en gardant 100% de contrôle sur la confidentialité des données. 💡 Ce que tu vas découvrir dans cette présentation : 1. La cartographie des tests API : du cadrage fonctionnel à la génération automatique. 2. L’utilisation d’un LLM local pour accélérer la création de scénarios de test. 3. L’optimisation du workflow QA avec IA et intégration Swagger. 👉 Voici le lien : https://youtu.be/nrnYRkRj2EI?si=mmTWhWnfmPkkHgvt

Automating software tests isn't just about writing scripts. Many teams struggle with high maintenance overhead, choosing the wrong frameworks, or failing to align automated tests with overall quality assurance practices. Without balancing core testing methods with technical expertise, automation often hits unexpected constraints and fails to deliver long-term value across development lifecycles like Agile or Waterfall. The Solution: To build reliable automated testing solutions, you need to combine strong testing methodology with automation expertise. As a Certified Test Automation Engineer, your role spans the full lifecycle—from designing, constructing, and maintaining test frameworks to identifying key factors for functional test success. This course walks you through the exact roles, responsibilities, tools, and processes needed to effectively integrate automated testing into any software system. Check out the course currently in preparation here: 👉 https://www.skool.com/testcraft-academy-7511/classroom/fe59d5de?md=22b2ce036b9d48d79c77ee784c67b1c6

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Bonjour à tous 👋 On entend beaucoup parler d'IA, mais très peu de cas d'usages concrets et sécurisés adaptés au métier du test logiciel. Aujourd'hui, je vous partage une vidéo complète où nous analysons comment intégrer un LLM local et la technique du RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour optimiser nos activités QA au quotidien — tout en gardant 100% de contrôle sur la confidentialité des données. 💡 Ce que vous allez découvrir dans cette présentation : 1. La cartographie des tâches QA : Du cadrage du besoin au pilotage des incidents, où se situe la vraie valeur ajoutée de l'IA ? 2. Le Test Manuel d'abord : Pourquoi la maîtrise du test manuel et des standards (ISTQB) reste le prérequis indispensable avant de vouloir automatiser. 3. Cas pratique d'Analyse & Conception : Comment passer de 2 à 3 jours de travail d'analyse documentaire à moins d'une journée grâce au RAG. 4. Démo 100% locale (Llama 3 + Ollama) : - Connexion de nos spécifications Confluence et e-mails clients à un modèle Llama 3. - Analyse automatique de bugs et génération instantanée de cas de test normés. - Garantir la sécurité des données d'entreprise sans dépendantes de jetons ou de serveurs externes. 🎬 Regardez la vidéo et dites-moi en commentaire : Utilisez-vous déjà l'IA dans vos phases de conception de test ? Quelle est la tâche la plus chronophage dans votre quotidien de testeur ? 👇 Bon visionnage à tous !

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